序列(元祖、字典、集合)

序列(元祖、字典、集合)

一、元祖

1.1 元祖介绍

       列表属于可变序列,可以任意修改列表中的元素。元组属于不可变序列,不能修改元组中的
元素。因此,元组没有增加元素、修改元素、删除元素相关的方法。
因此,我们只需要学习元组的创建和删除,元组中元素的访问和计数即可。元组支持如
下操作:

  1. 索引访问
  2. 切片操作
  3. 连接操作
  4. 成员关系操作
  5. 比较运算操作
  6. 计数:元组长度 len()、最大值 max()、最小值 min()、求和 sum()等。

1.2 元祖的创建

1.通过()创建元祖,小括号可以省略
a = (1,2,3) 或者 a = 10,20,30
如果元组只有一个元素,则必须后面加逗号。这是因为解释器会把(1)解释为整数 1,(1,)
解释为元组。

>>> a = (1)
>>> type(a)
<class 'int'>
>>> a = (1,) #或者 a = 1, >>> type(a)
<class 'tuple'>

2.通过 tuple()创建元组
tuple(可迭代的对象)
例如:
b = tuple() #创建一个空元组对象
b = tuple(“abc”)
b = tuple(range(3))
b = tuple([2,3,4])
总结:
tuple()可以接收列表、字符串、其他序列类型、迭代器等生成元组。
list()可以接收元组、字符串、其他序列类型、迭代器等生成列表。

1.3元祖的元素访问和计数

1.元祖的元素不能修改

>>> a = (20,10,30,9,8)
>>> a[3]=33
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#313>", line 1, in <module>
a[3]=33
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
  1. 元组的元素访问和列表一样,只不过返回的仍然是元组对象。
>>> a = (20,10,30,9,8)
>>> a[1]
10
>>> a[1:3]
(10, 30)
>>> a[:4]
(20, 10, 30, 9)
  1. 列表关于排序的方法 list.sort()是修改原列表对象,元组没有该方法。如果要对元组排
    序,只能使用内置函数 sorted(tupleObj),并生成新的列表对象
>>> a = (20,10,30,9,8)
>>> sorted(a)
[8, 9, 10, 20, 30]

1.4 zip

zip(列表 1,列表 2,…)将多个列表对应位置的元素组合成为元组,并返回这个 zip 对象。

>>> a = [10,20,30]
>>> b = [40,50,60]
>>> c = [70,80,90]
>>> d = zip(a,b,c)
>>> list(d)
[(10, 40, 70), (20, 50, 80), (30, 60, 90)]

1.5 生成器推导式创建元组

从形式上看,生成器推导式与列表推导式类似,只是生成器推导式使用小括号。列表推
导式直接生成列表对象,生成器推导式生成的不是列表也不是元组,而是一个生成器对象。
我们可以通过生成器对象,转化成列表或者元组。也可以使用生成器对象的__next__()
方法进行遍历,或者直接作为迭代器对象来使用。不管什么方式使用,元素访问结束后,如
果需要重新访问其中的元素,必须重新创建该生成器对象。
【操作】生成器的使用测试

>>> s = (x*2 for x in range(5))
>>> s
<generator object <genexpr> at 0x0000000002BDEB48>
>>> tuple(s)
(0, 2, 4, 6, 8)
>>> list(s) #只能访问一次元素。第二次就为空了。需要再生成一次
[]
>>> s
<generator object <genexpr> at 0x0000000002BDEB48>
>>> tuple(s)
()
>>> s = (x*2 for x in range(5))
>>> s.__next__()
0
>>> s.__next__()
2
>>> s.__next__()
4

跟列表推导式很相似,就是将 [ ] 改成 ( )

1.6元组总结

  1. 元组的核心特点是:不可变序列。
  2. 元组的访问和处理速度比列表快。
  3. 与整数和字符串一样,元组可以作为字典的键,列表则永远不能作为字典的键使用

二、字典

2.1 字典介绍

       字典是“键值对”的无序可变序列,字典中的每个元素都是一个“键值对”,包含:“键对象”和“值对象”。可以通过“键对象”实现快速获取、删除、更新对应的“值对象”。列表中我们通过“下标数字”找到对应的对象。字典中通过“键对象”找到对应的“值对象”。“键”是任意的不可变数据,比如:整数、浮点数、字符串、元组。但是:列表、字典、集合这些可变对象,不能作为“键”。并且“键”不可重复。“值”可以是任意的数据,并且可重复。
一个典型的字典的定义方式:
a = {‘name’:‘gaoqi’,‘age’:18,‘job’:‘programmer’}
字典的创建

  1. 我们可以通过{}、dict()来创建字典对象。
>>> a = {'name':'gaoqi','age':18,'job':'programmer'}
>>> b = dict(name='gaoqi',age=18,job='programmer')
>>> a = dict([("name","gaoqi"),("age",18)])
>>> c = {} #空的字典对象
>>> d = dict() #空的字典对象
  1. 通过 zip()创建字典对象
>>> k = ['name','age','job']
>>> v = ['gaoqi',18,'techer']
>>> d = dict(zip(k,v))
>>> d

{'name': 'gaoqi', 'age': 18, 'job': 'techer'}
  1. 通过 fromkeys 创建值为空的字典
>>> a = dict.fromkeys(['name','age','job'])
>>> a
{'name': None, 'age': None, 'job': None}

字典元素的访问
为了测试各种访问方法,我们这里设定一个字典对象:
a = {‘name’:‘gaoqi’,‘age’:18,‘job’:‘programmer’}
4. 通过 [键] 获得“值”。若键不存在,则抛出异常。

>>> a = {'name':'gaoqi','age':18,'job':'programmer'}
>>> a['name']
'gaoqi' >>> a['age']
18
>>> a['sex']
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#374>", line 1, in <module>
a['sex']
KeyError: 'sex'
  1. 通过 get()方法获得“值”。推荐使用。优点是:指定键不存在,返回 None;也可以设定指定键不存在时默认返回的对象。推荐使用 get()获取“值对象”。
>>> a.get('name')
'gaoqi' >>> a.get('sex')
>>> a.get('sex','一个男人')
'一个男人'
  1. 列出所有的键值对
>>> a.items()
dict_items([('name', 'gaoqi'), ('age', 18), ('job', 'programmer')])
  1. 列出所有的键,列出所有的值
>>> a.keys()
dict_keys(['name', 'age', 'job'])
>>> a.values()
dict_values(['gaoqi', 18, 'programmer'])
  1. len() 键值对的个数
  2. 检测一个“键”是否在字典中
>>> a = {"name":"gaoqi","age":18}
>>> "name" in a
True

字典元素添加、修改、删除
10. 给字典新增“键值对”。如果“键”已经存在,则覆盖旧的键值对;如果“键”不存在,则新增“键值对”。

>>>a = {'name':'gaoqi','age':18,'job':'programmer'}
>>> a['address']='西三旗 1 号院' >>> a['age']=16
>>> a
{'name': 'gaoqi', 'age': 16, 'job': 'programmer', 'address': '西三旗 1 号院'}
  1. 使用 update()将新字典中所有键值对全部添加到旧字典对象上。如果 key 有重复,则直接覆盖。
>>> a = {'name':'gaoqi','age':18,'job':'programmer'}
>>> b = {'name':'gaoxixi','money':1000,'sex':'男的'}
>>> a.update(b)
>>> a
{'name': 'gaoxixi', 'age': 18, 'job': 'programmer', 'money': 1000, 'sex': '男的'}
  1. 字典中元素的删除,可以使用 del()方法;或者 clear()删除所有键值对;pop()删除指定键值对,并返回对应的“值对象”;
>>> a = {'name':'gaoqi','age':18,'job':'programmer'}
>>> del(a['name'])
>>> a
{'age': 18, 'job': 'programmer'}
>>> b = a.pop('age')
>>> b
18
  1. popitem() :随机删除和返回该键值对。字典是“无序可变序列”,因此没有第一个元素、最后一个元素的概念;popitem 弹出随机的项,因为字典并没有"最后的元素"或者其他有关顺序的概念。若想一个接一个地移除并处理项,这个方法就非常有效(因为不用首先获取键的列表)。
>>> a = {'name':'gaoqi','age':18,'job':'programmer'}
>>> a.popitem()
('job', 'programmer')
>>> a
{'name': 'gaoqi', 'age': 18}
>>> a.popitem()
('age', 18)
>>> a
{'name': 'gaoqi'}

序列解包
序列解包可以用于元组、列表、字典。序列解包可以让我们方便的对多个变量赋值。

>>> x,y,z=(20,30,10)
>>> x
20
>>> y
30
>>> z
10
>>> (a,b,c)=(9,8,10)
>>> a
9
>>> [a,b,c]=[10,20,30]
>>> a
10
>>> b
20

序列解包用于字典时,默认是对“键”进行操作; 如果需要对键值对操作,则需要使用items();如果需要对“值”进行操作,则需要使用 values();

>>> s = {'name':'gaoqi','age':18,'job':'teacher'}
>>> name,age,job=s #默认对键进行操作
>>> name
'name' >>> name,age,job=s.items() #对键值对进行操作
>>> name
('name', 'gaoqi')
>>> name,age,job=s.values() #对值进行操作
>>> name
'gaoqi'

集合

集合是无序可变,元素不能重复。实际上,集合底层是字典实现,集合的所有元素都是字典
中的“键对象”,因此是不能重复的且唯一的。 集合创建和删除

  1. 使用{}创建集合对象,并使用 add()方法添加元素
>>> a = {3,5,7}
>>> a
{3, 5, 7}
>>> a.add(9)
>>> a
{9, 3, 5, 7}
  1. 使用 set(),将列表、元组等可迭代对象转成集合。如果原来数据存在重复数据,则只保留一个。
>>> b = set(a)
>>> b
{'b', 'a', 'c'}
  1. remove()删除指定元素;clear()清空整个集合
>>> a.remove(20)
>>> a
{10, 50, 30}

集合相关操作
像数学中概念一样,Python 对集合也提供了并集、交集、差集等运算。我们给出示例:

>>> a = {1,3,'sxt'}
>>> b = {'he','it','sxt'}
>>> a|b #并集
{1, 3, 'sxt', 'he', 'it'}
>>> a&b #交集
{'sxt'}
>>> a-b #差集
{1, 3}
>>> a.union(b) #并集
{1, 3, 'sxt', 'he', 'it'}
>>> a.intersection(b) #交集
{'sxt'}
>>> a.difference(b) #差集
{1, 3}
<think>嗯,用户想了解Python中列表、字典、元组和集合的使用方法总结。首先,我需要回忆这四个数据结构的基本特性和常见操作。根据引用[1]和[2],列表是有序可变的,支持索引,用方括号定义。元组是有序不可变的,用圆括号。字典是键值对,无序,用花括号,键不可变。集合是无序且元素唯一,也用花括号,但只有值没有键。 用户可能需要一个清晰的对比,包括定义、特点、语法、操作和应用场景。我应该分点解释每个结构,并给出代码示例,这样更直观。比如列表的增删改查,元组的不可变性,字典的键值存取,集合的去重和集合运算。 还要注意用户提到的使用方法总结,可能需要操作示例,比如如何创建、添加元素、删除元素、查找等。同时,应用场景部分需要结合引用中的内容,比如集合用于去重和成员检查效率高。 另外,用户可能对四者的区别和何时使用哪种结构有疑问,所以对比表格会有帮助。需要确保LaTeX格式正确,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,不过这次内容可能数学公式不多,但如果有的话要注意格式。 最后生成相关问题,要考虑用户可能进一步的问题,比如性能比较、如何选择数据结构、不可变类型的好处等。需要确保问题相关且有深度,帮助用户深入理解。</think>### Python四大数据结构使用总结 #### 一、列表(List) 1. **定义**:有序可变序列,用方括号$[]$定义 2. **特点**: - 支持索引访问(如$lst[0]$) - 允许重复元素 - 元素类型可混合(如$[1,"a",3.14]$) 3. **核心操作**: ```python lst = [3,1,2] # 创建 lst.append(4) # 添加元素 → [3,1,2,4] lst.insert(0,9) # 插入 → [9,3,1,2,4] lst[1] = 5 # 修改 → [9,5,1,2,4] del lst[2] # 删除 → [9,5,2,4] ``` #### 二、元组(Tuple) 1. **定义**:有序不可变序列,用圆括号$()$定义 2. **特点**: - 创建后不能修改 - 可作为字典键(因不可变性) - 单元素需加逗号(如$(1,)$) 3. **典型应用**: ```python point = (10, 20) # 坐标数据存储 config = ("localhost", 8080) # 配置信息 colors = ("red",) # 单元素元组 ``` #### 三、字典(Dict) 1. **定义**:无序键值对集合,用花括号$\{\}$定义 2. **特点**: - 键必须为不可变类型 - 值可重复 - 查找复杂度$O(1)$ 3. **常用操作**: ```python d = {"name": "Alice", "age": 25} # 创建 d["email"] = "alice@example.com" # 添加 d.get("phone", "N/A") # 安全获取 for k, v in d.items(): # 遍历 print(f"{k}:{v}") ``` #### 四、集合(Set) 1. **定义**:无序唯一元素集合,用花括号$\{\}$定义 2. **特性验证**: - 集合运算验证:$A ∪ B = \{x | x ∈ A \lor x ∈ B\}$[^2] - 成员检查复杂度$O(1)$ 3. **实用案例**: ```python s = {1,2,3} s.add(4) # 添加元素 → {1,2,3,4} s.remove(2) # 删除 → {1,3,4} uniq_words = set(text.split()) # 文本去重 ``` ### 对比总结表 | 特征 | 列表 | 元组 | 字典 | 集合 | |---------------|------------|------------|------------|------------| | **有序性** | ✔️ | ✔️ | ❌ | ❌ | | **可变性** | ✔️ | ❌ | ✔️ | ✔️ | | **元素要求** | 任意 | 任意 | 键:不可变 | 不可变类型 | | **典型应用** | 数据序列 | 固定配置 | 关联数据 | 去重/运算 | ### 性能比较 $$查找时间复杂度\begin{cases} 列表 & O(n)\\ 集合/字典 & O(1) \end{cases}$$ [当需要频繁查找元素时,集合/字典更高效]
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